Deep and reinforcement learning for automated task scheduling in large‐scale cloud computing systems
Notice bibliographique
Résumé
Summary Cloud computing is undeniably becoming the main computing and storage platform for today's major workloads. From Internet of things and Industry 4.0 workloads to big data analytics and decision‐making jobs, cloud systems daily receive a massive number of tasks that need to be simultaneously and efficiently mapped onto the cloud resources. Therefore, deriving an appropriate task scheduling mechanism that can both minimize tasks' execution delay and cloud resources utilization is of prime importance. Recently, the concept of cloud automation has emerged to reduce the manual intervention and improve the resource management in large‐scale cloud computing workloads. In this article, we capitalize on this concept and propose four deep and reinforcement learning‐based scheduling approaches to automate the process of scheduling large‐scale workloads onto cloud computing resources, while reducing both the resource consumption and task waiting time. These approaches are: reinforcement learning (RL), deep Q networks, recurrent neural network long short‐term memory (RNN‐LSTM), and deep reinforcement learning combined with LSTM (DRL‐LSTM). Experiments conducted using real‐world datasets from Google Cloud Platform revealed that DRL‐LSTM outperforms the other three approaches. The experiments also showed that DRL‐LSTM minimizes the CPU usage cost up to 67% compared with the shortest job first (SJF), and up to 35% compared with both the round robin (RR) and improved particle swarm optimization (PSO) approaches. Moreover, our DRL‐LSTM solution decreases the RAM memory usage cost up to 72% compared with the SJF, up to 65% compared with the RR, and up to 31.25% compared with the improved PSO.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».